当你完成了前四个阶段的通用能力训练（语法 → 标准库 → 并发与性能 → 工程化与现代特性），就需要结合目标岗位进行 专项拓展。不同方向对 C++ 的要求各有侧重，选择合适的方向能让你更快进入行业。
1. 游戏开发 / 图形渲染
定位与价值
- 面向 游戏引擎开发、图形渲染系统、游戏逻辑层
- 需要扎实的 数学基础（线性代数、几何变换） 和 图形 API 使用能力
关键技能
- 图形 API：Vulkan / DirectX / OpenGL
- 游戏引擎：Unreal Engine C++（UE 是行业标准）
- 数学与算法：矩阵运算、空间变换、光照模型
应用场景
- 3D 引擎开发
- 游戏逻辑与 AI 系统
- 渲染管线优化
学习建议
- 学习 OpenGL 入门，理解渲染管线
- 进阶 Vulkan 或 DirectX12，掌握现代图形 API
- 学习 Unreal Engine C++，参与插件或模块开发
- 参与开源项目：如 bgfx
2. 系统与中间件
定位与价值
- 面向 操作系统模块、数据库内核、中间件服务
- 需要深入理解 操作系统原理 和 网络编程模型
关键技能
- 操作系统：进程、线程、内存管理、文件系统
- Linux 内核：系统调用、内核模块开发
- 网络编程：epoll（Linux）、IOCP（Windows）
应用场景
- 操作系统内核模块
- 数据库存储引擎
- 高性能中间件（消息队列、RPC 框架）
学习建议
- 阅读 《操作系统：三易之门》 或 《Linux 内核设计与实现》
- 学习 epoll、IOCP，写高并发 echo server
- 阅读 Redis、Nginx 源码，理解中间件架构
- 参与开源项目：如 Seastar
3. 高性能服务端
定位与价值
- 面向 实时通讯、云计算平台、分布式系统
- 需要掌握 网络库 和 分布式架构设计
关键技能
- 网络库：Boost.Asio、Muduo
- 分布式架构：一致性、负载均衡、服务发现
- 性能优化：零拷贝、内存池、异步 IO
应用场景
- 实时通讯系统（IM、游戏服务器）
- 云计算平台（微服务框架）
- 分布式存储与计算
学习建议
- 学习 Boost.Asio，实现异步 TCP/UDP 服务
- 阅读 Muduo 源码，理解 Reactor 模型
- 学习分布式系统理论（CAP、Raft、Paxos）
- 参与开源项目：如 etcd
4. 金融量化 / 高频交易
定位与价值
- 面向 高频交易系统、量化引擎
- 需要极致的 低延迟优化 和 硬件亲和性
关键技能
- 低延迟优化：减少系统调用、内存对齐、cache 优化
- NUMA 架构：跨 CPU 节点优化
- 锁优化：无锁队列、原子操作
应用场景
- 高频交易撮合引擎
- 量化策略回测系统
- 实时行情处理
学习建议
- 学习 Linux 性能优化（perf、火焰图）
- 掌握 无锁数据结构（环形队列、lock-free stack）
- 阅读 交易系统开源框架（如 QuickFIX）
- 参与开源项目：如 nanomsg
5. 嵌入式 / 驱动
定位与价值
- 面向 IoT 设备、芯片底层驱动
- 需要理解 硬件架构 和 实时操作系统（RTOS）
关键技能
- RTOS（FreeRTOS、Zephyr）
- ARM 架构：寄存器、指令集
- 硬件寄存器控制：GPIO、I2C、SPI
应用场景
- IoT 设备固件
- 芯片驱动开发
- 工业控制系统
学习建议
- 学习 ARM Cortex-M 架构
- 使用 FreeRTOS 开发任务调度 demo
- 学习 Linux 驱动开发（字符设备、块设备）
- 参与开源项目：如 Zephyr RTOS
6. 图像算法
定位与价值
- 面向 计算机视觉、图像处理、多媒体应用
- 需要掌握 图像处理算法 与 高性能实现
关键技能
- 图像处理库：OpenCV
- 算法：边缘检测、特征提取、图像分割
- 优化：SIMD、GPU 加速（CUDA、OpenCL）
应用场景
- 图像识别与检测
- 视频处理与增强
- AR/VR 应用
学习建议
- 学习 OpenCV 基础（图像读写、滤波、边缘检测）
- 实现经典算法（SIFT、ORB、HOG）
- 学习 CUDA/OpenCL，实现 GPU 加速
- 参与开源项目：如 OpenCV
7. AI 学习
定位与价值
- 面向 深度学习框架开发、推理引擎优化、AI 系统工程化
- 需要结合 C++ 高性能编程 与 机器学习算法
关键技能
- 深度学习框架：PyTorch C++ API (LibTorch)、TensorRT
- 数值计算：矩阵运算、自动微分
- 硬件加速：CUDA、cuDNN、ONNX Runtime
应用场景
- AI 推理引擎（模型部署与优化）
- 边缘 AI（移动端/嵌入式推理）
- AI 系统工程化（分布式训练、模型服务化）
学习建议
- 学习 LibTorch，用 C++ 调用 PyTorch 模型
- 学习 TensorRT，优化深度学习推理性能
- 学习 ONNX Runtime，实现跨框架模型部署
- 参与开源项目：如 TensorRT
总结：岗位方向选择建议
- 喜欢图形与游戏 → 选择 游戏开发 / 图形渲染
- 喜欢底层与系统 → 选择 系统与中间件
- 喜欢分布式与服务端 → 选择 高性能服务端
- 追求极致性能与金融行业 → 选择 金融量化 / 高频交易
- 喜欢硬件与 IoT → 选择 嵌入式 / 驱动
- 喜欢图像与视觉 → 选择 图像算法
- 喜欢 AI 与深度学习 → 选择 AI 学习
无论选择哪个方向，核心思路是：
- 先掌握通用能力（前四阶段）
- 再针对岗位方向补充专项技能
- 最后通过开源项目或实习积累实战经验